Poet-Composer Collaborations in Modern Egyptian Song: A Social Network Analysis Approach to Music History
Notice bibliographique
Résumé
In this paper I formulate and apply a social network analysis methodology for understanding the history of song on Egyptian radio. Music is a massively relational cultural form, involving interactions among composers, poets, arrangers, conductors, and performers, among others. The reality of music history thus emerges as a complex network of relationships, unfolding and changing over time. Song production, in particular, centers on poet-composer-singer collaborations. Many Arab music histories highlight narratives of the stars, presented in historical and cultural context, but neglect the broader network of productive relationships. However many important musical figures are not celebrities, and the full complexity of the non-linear network can only be grasped holistically, including big data empirical analysis, not pointillistically through case studies of celebrities. Such holistic analysis can reveal surprising emergent, structural patterns that are not apparent in any single narrative. Social network analysis (SNA) offers a powerful suite of tools enabling such an approach, including metrics for centrality and the detection of cohesive subgroups. Starting with a large dataset of songs broadcast on Egyptian radio, I extract a network of poet-composer collaborations, and apply SNA algorithms to reveal its social structure. I then interpret that structure in light of wider socio-cultural and historical factors. In this way, my paper both sheds light on Egypt’s musical history, and supplies a model and method that may be applied, mutatis mutandis, to other musical domains.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».